quangtqv/few_shots_learning_13_5_2024

quangtqv
Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser utilizado para tareas como la agrupación o búsqueda semántica.

Como usar

El uso de este modelo se vuelve fácil una vez que tienes sentence-transformers instalado:

pip install -U sentence-transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]

modelo = SentenceTransformer('quangtqv/few_shots_learning_13_5_2024')
embeddings = modelo.encode(sentences)
print(embeddings)

Funcionalidades

Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso
Transformador con longitud máxima de secuencia de 512
Uso del modelo BertModel
Dimensión de embeddings de palabra: 768
Modos de agrupación: cls_token

Casos de uso

Agrupación
Búsqueda semántica